Les entrepreneurs Datacity: #1 Mobilité, Flux et Planification Urbaine

Avec cette série nous revenons sur les projets Datacity présentés lors du Demoday à l’Hôtel de Ville de Paris le 6 juin et sur les entrepreneurs qui ont contribué à leur réussite.


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Matthias Hamaï: SmartCity Program Manager, NUMA
Claudio Vandi: Directeur Practices Innovation, NUMA

Matthias, Claudio, dans le cadre de Datacity vous avez travaillé sur quels projets ?

Optimiser les parcours des bus touristiques grâce à l’analyse de 19.200km de trajets

Le premier projet sur lequel nous avons travaillé est le Challenge “Analyse des usages des Bus Touristiques” avec RATP Dev, sa filiale Open Tour et Intersec.
L’objectif du challenge était de comprendre les usages des bus touristiques Open Tour opérés par RATP Dev afin d’en optimiser les routes et améliorer l’expérience client.
Pour analyser des parcours d’usage, Intersec a créé un modèle d’analyse qui croise les données des connexions wifi par les passagers des bus, les positions GPS du bus et des données de billettiques (qui a acheté où et quand?).

Le moment le plus difficile et le résultat dont vous êtes fiers ?

La collecte des données: les bus Open Tour sont déjà équipés en routeur wifi mais, pour l’expérimentation, Intersec devait récupérer également les positions GPS, ce qui a demandé l’installation d’un module supplémentaire. Grâce aux équipes de Sophie Hassan et Priscille Crozemarie côté Ratp Dev et Marc Saint Felix et Xavier Petit côté Open Tour, Intersec a pu collecter et analyser ces données qui n’étaient pas disponibles avant Datacity.

Les équipes Intersec et surtout Charlotte Loubet, Pierre Louis Cuny, Loïc Faure et Jean-Marc Coïc ont pu réaliser un travail incroyable en étudiant plus de 23 000 trajets, ce qui représente 19 200 km et 800 000 traces de réseaux analysées.

Intersec et Ratp Dev vont poursuivre le déploiement de l’outil d’analyse après Datacity.

Priscille Crozemarie et Charlotte Loubet

Si ce projet était répliqué dans toutes les villes du monde…

Les trajets des Bus seraient conçus et adaptés en fonction des usages réels et du trafic, ce qui permettrait d’avoir des parcours plus pertinents pour les passagers avec des routes moins encombrées et donc une diminution de la pollution.

 

Mieux servir les touristes grâce au Big Data SFR, Mastercard et Uber

Le deuxième projet sur lequel nous avons travaillé est le challenge “Analyse des flux touristiques” avec AiD – Add Intelligence to Data, SFR, Mastercard, Uber et Suez Consulting.

L’objectif du challenge était d’analyser et de comprendre les déplacements des touristes dans Paris, ainsi que leurs activités, afin de permettre aux acteurs du tourisme parisien d’optimiser leurs offres de service.

Pour analyser les flux des touristes dans Paris, AiD – Add Intelligence to Data, a développé une application qui permet de visualiser les déplacements et activités des touristes dans Paris en croisant les données roaming de SFR, les données de Mastercard sur les transactions effectuées par catégorie de dépenses et les données de prise en charge et de dépose des utilisateurs non-français d’Uber.

Le moment le plus difficile et le résultat dont vous êtes fiers ?

Le défi principal que nous nous étions lancé en attaquant la phase d’expérimentation était de réussir à croiser les données de SFR et de Mastercard, dont les systèmes de géolocalisation des données sont différents. Cela a été possible grâce aux efforts des équipes SFR autour d’Elodie Bonnet et de Mastercard avec Charles-Clément Cottuz. L’aide de Stéphanie Gourdon de la Ville de Paris a été précieuse pour comprendre les enjeux du tourisme à Paris.

Par ailleurs, nous avons été parmi les premiers à utiliser les donnés Uber dans le cadre d’une étude des déplacements dans la Ville.

Les équipes d’AiD et surtout Stéphane Boucharenc avec son équipe de Datascientist ont réalisé un travail impressionnant, en réussissant à intégrer les données de SFR, Mastercard et Uber et à en faire ressortir des indicateurs clés qui permettent de comprendre les déplacements des 15 nationalités les plus représentées parmi les touristes à Paris, ainsi que les catégories des dépenses qu’ils effectuent, en fonction des horaires de la journée. Cela nous a par exemple permis de se rendre compte que les touristes italiens dépensent 24% de leur budget dans de la nourriture, alors que les canadiens n’y consacrent que 8%. La cuisine italienne n’est donc pas seulement excellente, les italiens sont réellement de vrais gourmets !

Stéphane Boucharenc et Elodie Bonnet

Depuis le Demo Day, AiD et SFR travaillent activement sur la recherche de clients pour l’application développée et ils espèrent pouvoir lancer la commercialisation du produit le plus rapidement possible.

 

Si ce projet était répliqué dans toutes les villes du monde…

Les touristes du monde entier pourraient bénéficier de services adaptés à leurs habitudes et attentes pendant leurs déplacements, et les acteurs du tourisme pourront optimiser leur rentabilité en fonction de leur cible.

 

Plus de 10.000 avis citoyens pris en compte dans les aménagements urbains grâce à Zencity et Nexity

Le troisième projet traité ensemble concerne la manière de prendre en compte la voix du citoyen, afin d’en faire un moteur de l’aménagement urbain avec ZenCity, une startup israélienne, Nexity, la SEMAEST et l’APUR.

L’objectif principal du challenge était de récolter, sur les réseaux sociaux (facebook, twitter, dansmarue etc.), les opinions du citoyen sur sa vie dans la cité tout en classifiant ces opinions par catégorie et en analysant le commentaire (est-il positif, négatif ou neutre?).

Ainsi, ZenCity, a pu adapter sa solution et son dashboard aux besoins du marché français, tout en comprenant qu’au-delà des mairies, leur client naturel, des promoteurs immobiliers pouvaient être intéressés par la solution dans le cadre de leur projets.

Maria Gusarova, Awa Ndiaye, Sonia Lemaitre, Pauline Cohadon

Le moment le plus difficile et le résultat dont vous êtes fiers ?

Vous avez déjà fait apprendre une langue à un algorithme ? Jamais ? Nous oui. Arrivé pour une semaine de bootcamp avec un algorithme parlant anglais, ZenCity en est ressorti avec un algorithme qui avait appris la langue française et qui s’améliorera continuellement en français au fil du temps.

En parallèle, l’équipe de ZenCity autour d’Eyal Feder a taggé plus de 10 000 commentaires, posts, tweets, retweets etc. afin de faire fonctionner l’algorithme machine-learning et que celui-ci comprenne, à la lecture d’une expression sur un réseau social, à quelle catégorie cette expression appartient et quel est le sentiment exprimé. Au delà du calibrage technique, la performance de l’analyse doit beaucoup à l’aide des équipes de la Ville de Paris (Awa Ndiaye) de Semaest (Pauline Cohadon), APUR (Emmanuel Faure)  et Nexity (Sonia Lemaitre).

ZenCity et Nexity vont poursuivre leur collaboration et, grâce à DataCity, ZenCity est prêt à envisager une installation en France !

 

Si ce projet était répliqué dans toutes les villes du monde…

Les décideurs des villes et de toute autre structure dont les activités ont un impact sur l’aménagement urbain, auraient la possibilité de comprendre ce qui préoccupe vraiment les citoyens de la ville ou du quartier et ce qu’ils pensent de leur vie dans la cité. Dans une période où le fossé entre décideurs et citoyens semble se creuser de plus en plus, c’est plutôt une bonne idée, non ?

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